Wat is een A/B-test?
Een A/B-test is een gecontroleerd experiment waarbij je twee versies van een pagina, advertentie of element met elkaar vergelijkt om te zien welke beter presteert. Versie A is de huidige controleversie en versie B is een variant met één bewuste wijziging.
In digitale marketing helpt een A/B-test je om van buikgevoel naar datagedreven beslissingen te gaan. Je toont versie A aan een deel van je publiek en versie B aan een andere, vergelijkbare groep en vergelijkt daarna de resultaten op basis van een duidelijke metric zoals click-through-rate, conversieratio of omzet per sessie.
Hoe een A/B-test in de praktijk werkt
Een effectieve A/B-test start met een specifieke vraag, bijvoorbeeld of een korter checkoutformulier de voltooiingsgraad verhoogt. Je formuleert een hypothese, ontwerpt één variant die daarop inspeelt en splitst het verkeer tussen het origineel en de variant.
Tijdens de A/B-test hou je alle andere factoren zo constant mogelijk, inclusief targeting, verkeersbron en timing. Zodra je een statistisch betrouwbare steekproefgrootte bereikt, analyseer je de data om te bepalen of versie B echt beter presteert dan versie A of dat het verschil gewoon ruis is.
Voor e-commerce- en B2B-teams is een A/B-test ideaal om landingspagina’s, pricingboodschappen, leadforms en advertentiecreatives te optimaliseren. Hetzelfde principe geldt voor paid mediacampagnes, e-mailflows en website-UX.
Wat je kunt testen
Een A/B-test werkt het best wanneer je één betekenisvolle variabele tegelijk verandert. Typische testelementen zijn koppen, call-to-actions, knopkleuren, hero-afbeeldingen, formulierlengte, prijsweergave en vertrouwenselementen zoals testimonials of garanties.
In performance advertising kun je bijvoorbeeld een A/B-test draaien op verschillende creatives in Meta-advertenties om te zien welke combinatie van beeld en copy de laagste kost per acquisitie oplevert. Voor SEO en growth marketing kun je paginalay-outs, contentblokken of interne linkstructuren testen om de betrokkenheid te maximaliseren.
Waarom A/B-testen belangrijk is voor growth teams
- Haalt giswerk weg Een A/B-test geeft je bewijs in plaats van meningen, zodat je beslissingen beter kunt verdedigen bij stakeholders.
- Verbetert de ROI Kleine conversiestijgingen uit herhaalde A/B-tests stapelen zich op tot aanzienlijke omzetgroei op lange termijn.
- Verlaagt risico Je probeert veranderingen eerst uit op een deel van het verkeer voordat je ze volledig doorvoert.
- Bouwt een leercultuur Regelmatige A/B-tests creëren een gewoonte van experimenteren binnen je marketing- en productteam.
- Brengt teams op één lijn Product, design en marketing kunnen zich rond duidelijke testresultaten scharen in plaats van rond subjectieve voorkeuren.
Samen maken deze voordelen van de A/B-test een kerninstrument voor ambitieuze teams die voorspelbare, schaalbare groei willen in plaats van eenmalige successen.
Best practices voor het uitvoeren van een A/B-test
Bepaal één primaire metric voordat je start, zoals inschrijvingen, gekwalificeerde leads of add-to-carts. Laat je A/B-test lang genoeg lopen om normale week- en weekendpatronen te vangen en stop niet te vroeg alleen omdat één variant er na een of twee dagen beter uitziet.
Zorg dat je test op voldoende verkeersvolume en focus op wijzigingen die de omzet ook echt kunnen beïnvloeden. Documenteer elke A/B-test die je uitvoert, inclusief hypothese, setup en learnings, zodat je team een herbruikbare kennisbasis opbouwt in plaats van steeds dezelfde ideeën te herhalen.
Voor groeigerichte B2B- en e-commercespelers is het onder de knie krijgen van de A/B-test een van de snelste manieren om meer rendement uit bestaande kanalen en budgetten te halen zonder het advertentiebudget te verhogen.
